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基于改进粒子群优化算法的结构元形态综合
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TH122

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国家自然科学基金资助项目(90716026)


Configuration Synthesis of Structure Element Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
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    摘要:

    结构元形态综合是与功能元形态综合类似的多最值组合优化问题,在软件中间件和控制算法功能块设计方面有重要的用途。为了解决问题规模较大时经典算法效率不高的问题,提出了一种改进粒子群优化算法。先采用了自然数循环编码技术对粒子位置和速度进行描述,然后在自然数循环编码技术的基础上采用贪婪策略把组合优化问题转化为单峰函数的优化问题。在搜索技术上,采用了分段惯性权重技术和保收敛算法改进算法的寻优能力,最后采用每轮记录多个全局最好值的方法获得多最值。给出了一个组合方案数为378 000的算例对所提算法的有效性进行了验证。算例表明,从多最值求解的角度来说,所提出的改进粒子优化算法要比生境技术简单,从寻优能力的角度来说,所提算法要优于基本的粒子群算法。

    Abstract:

    Configuration synthesis of structure element plays an important role in middleware design and function block diagram design of control strategies. In order to overcome the defect-the low efficiency of classical optimization algorithm when combination scale is large, an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed. Firstly cyclic natural number coding method is employed to describe the position and velocity of every particle. Then greedy strategy is adopted to convert the problem into a unimodal function optimization. Sectional inertia parameter and guaranteed convergence algorithm are used to improve the global convergence ability. The multiple optimal solutions are obtained by means of recording multiple global optimal positions in each time of iteration. Finally an example of 378000 combinations is given to verify the effectiveness of the algorithm presented. The instance shows that the algorithm is simpler than Niching Technique in multiple optimal values searching and better than basic PSO in global convergence ability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘歌群,刘卫国.基于改进粒子群优化算法的结构元形态综合[J].空军工程大学学报,2009,(1):37-42

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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